Como visualizar indicadores

• Exemplos de visualização com dados do IBGE

import os
import sys

#path para a biblioteca do apiModulo. Ajuste de acordo com a necessidade
sys.path.insert(0, os.path.abspath('../../..'))
from apiModulo.api import *

O primeiro passo é verificar na base quais indicadores estão disponíveis:

indicadores = lstIndicador(filtro='Mulheres responsáveis')
indicadores

	index	tema	assunto	descricao	fonte	ano	tabela	definicao	tabela
index
928	928	Pessoa	Alfabetização, Homens e Mulheres	Mulheres responsáveis alfabetizadas com 10 ou ...	IBGE Censo Demográfico 2010	2010	ibge_pessoa02	v154	setor_censitario
2536	2536	Pessoa	Idade, mulheres	Mulheres responsáveis pelo domicílio particular	IBGE Censo Demográfico 2010	2010	ibge_pessoa13	v003	setor_censitario

Com o inidicador desejado, pegar o valor do index para usar na função seguinte: - Mulheres responsáveis pelo domicílio particular - index 2536

visMapaIndicador('928', '800', '90%')

Mulheres responsáveis alfabetizadas com 10 ou mais anos de idade em domicílios particulares

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• Infraestrutura urbana - abastecimento de água

  • 13 Domicílios particulares permanentes com abastecimento de água da chuva armazenada em cisterna

  • 11 Domicílios particulares permanentes com abastecimento de água da rede geral

  • 12 Domicílios particulares permanentes com abastecimento de água de poço ou nascente na propriedade

  • 14 Domicílios particulares permanentes com outra forma de abastecimento de água

visMapaIndicador('11,12,13,14', '600', '40%')

Domicílios particulares permanentes com abastecimento de água da rede geral

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Domicílios particulares permanentes com abastecimento de água de poço ou nascente na propriedade

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Domicílios particulares permanentes com abastecimento de água da chuva armazenada em cisterna

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Domicílios particulares permanentes com outra forma de abastecimento de água

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• Mulheres (14 anos ou mais) =

  • Soma(2667,2581,2582,2583,2584,2585,2586,2587,2588,2589,2590,2591,2592,2593,2594,2595,2596,2597,2598, 2599,2600,2601,2602,2603,2604,2605,2606,2607,2608,2609,2610,2611,2612,2613,2614,2615,2616,2617,2618,2619, 2620,2621,2622,2623,2624,2625,2626,2627,2628,2629,2630,2631,2632,2633,2634,2635,2636,2637,2638,2639,2640, 2641,2642,2643,2644,2645,2646,2647,2648,2649,2650,2651,2652,2653,2654,2655,2656,2657,2658,2659,2660,2661, 2662,2663,2664,2665,2666)

mulheres_14_ou_mais, metadados = obterTema(indexes='2667,2581,2582,2583,2584,2585,2586,2587,2588,2589,2590,2591,2592,2593,2594,2595,2596,2597,2598,2599,2600,2601,2602,2603,2604,2605,2606,2607,2608,2609,2610,2611,2612,2613,2614,2615,2616,2617,2618,2619,2620,2621,2622,2623,2624,2625,2626,2627,2628,2629,2630,2631,2632,2633,2634,2635,2636,2637,2638,2639,2640,2641,2642,2643,2644,2645,2646,2647,2648,2649,2650,2651,2652,2653,2654,2655,2656,2657,2658,2659,2660,2661,2662,2663,2664,2665,2666')
mulheres_14_ou_mais = limparDados(mulheres_14_ou_mais)

dados = somarColunas(mulheres_14_ou_mais)
visMapaGJson(dados, 'soma', 'Mulheres (14 anos ou mais)', '600', '90%')

Mulheres (14 anos ou mais)

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